[发明专利]一种基于机器视觉的医院智能就诊系统

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的医院智能就诊系统，采用机器视觉中的人头检测方法，并在医院排队的场景下对其进行优化，检测出医院挂号窗口当前排队人数，结合每个窗口处理单个患者的平均时长，计算出每个窗口排队所需等待时间，再根据患者和各医院的地理位置计算出患者到达各医院的时间。由于医院的排队人数在患者从出发到抵达医院这个时间段内还会产生变化，本发明加入了对某一时间段排队人数变化的预测模型，本发明通过医院视频监控中近四周内每周历史数据的平均值计算出在患者到达医院这段时间内各个挂号队伍的变化情况；最终计算出患者从出门到挂号所需的时间，提供给患者快速就诊的策略选择。

主权项

1.一种基于机器视觉的医院智能就诊系统，其特征在于，包括：(1)排队人数获取模块：从医院门诊大厅监控视频中提取所有挂号窗口的排队人数；结合每个挂号窗口处理一个患者的平均时长，得到当前时刻t1到达医院需要等待的时间T1；(2)最短路径获取模块：根据患者当前所在位置和各医院的地理位置信息，结合患者选择的出行方式、路况信息，以路口为顶点，路段为边，患者通过某路段所需时间为权值构成一幅加权有向图，调用Dijkstra最短路径算法以患者当前所在位置S为起点，医院位置D为终点，每次选择一个距离S最近的非树顶点添加到该图的最短路径树中，直到将D加入为止，由S到D经过的所有路径的权值之和即为患者到达某医院所需的最短时间T2；(3)排队人数预测模块：医院的门诊人数基本以周为单位呈现周期性变化，且每天各个时段人数相差较大；根据每周当前时刻t1和最短路径获取模块得到的患者到达某医院所需的最短时间T2，结合该医院挂号窗口排队人数的历史数据，取每周该时间段(从t1时刻到t1+T2时刻)的队伍增减人数的平均值N，作为队伍在T2时间段内的变化情况，从而得到在t1+T2时刻，即患者到达该医院时需要等待的最短时间T3；将T4＝T2+T3作为该患者从出门到在该医院挂号所需的最短预测时间；(4)智能推荐模块：将排队人数预测模块得到的所有医院对应的最短预测时间T4进行升序排列，给出最短预测时间T4和对应医院的多个组合，供患者选择。